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　　在大数据分析培训机构内，讲师就会软件、算法、思维这三个方面展开教学。

　　1、软件，主要包含Phoenix、Stinger、Presto、Shark、Pig、Apache Drill等等，这些软件存在的价值主要体现在能高效完成数据清洗、数据分层、数据建模、数据可视化。所谓大数据分析其实就是对数据量在10TB以上的数据集做分析并且得到一个符合大量数据共同条件的结论，数据量太大如果没有软件辅助想要得到结果基本不可能。就以stinger这个查询引擎作为例子来分析一下，它的原名叫tez，它能直接被运营在yarn，属于dag计算框架，经过系统的测试，有stinger的帮忙能让性能提升10倍左右，而且还能扩充hive可以支持的sql量，它能让用户在hadoop获得更多查询匹配，还优化了hive的请求执行，优势突出，如果将这些相关软件的用法学起来做到灵活运营，数据分析的过程将会被大大简化。

　　2、算法，在不同算法下算出来的数据建模结果大不同，只有先将算法都弄清楚了，在有大量数据的情况下才能快速分层建模。

　　3、思维，同样的数据为什么有的人得到了a结果，有的人得到的是b结果?因为不同人的切入点不同，就是多元化思维，这样才不会遗漏任何一种可能性。

　　4、实操，以上这些都是理论内容模块，光是掌握理论还远远不够，需要在此基础上进行模拟演练，通过模拟系统操作的方式能让大家更真切知道到底在每一个的分析的流程上应该用到哪个软件才对。

　　需要提醒的是，虽然不同大数据分析机构在课程表设计上差不多，基本都是以上几个模块，但是不同机构的教学质量则有大不同，为了确保教学质量好，自己快速get到知识点，在机构的选择上需要多投入点时间，毕竟学习是一件重要的事。比如应该关注成立时间早、市场口碑好、监督机制全、就业保障好的机构，先找几个备选的机构之后预约试听感受一下对方的真实教学水平，现场感觉好才是真的好。